Door artificiële intelligentie slim te gebruiken, boek je efficiëntiewinst en kan je veel tijd besparen. Maar hoe communiceer je succesvol met een AI-taalmodel? Lode Huysmans, AI-expert bij Cevora, doet de basisprincipes uit de doeken van prompting.
Hoe werkt een AI-taalmodel als Chat GPT of Copilot?
“Vraag je aan een taalmodel hoeveel 1+1 is, dan zal het op zoek gaan naar voorbeelden en overeenkomsten binnen alle bronnen die het ter beschikking heeft”, legt Lode Huysmans de werking van generatieve AI met een voorbeeld uit.
“Anders gezegd: zo’n model redeneert niet zoals onze hersenen. Stel dat we met alle bedienden van het PC 200 op het internet (bv. sociale media, blogs) plaatsen dat 1+1 gelijk is aan 5, dan zouden taalmodellen dit kunnen oppikken en voor waar aannemen.”
Jouw vraag aan het taalmodel noemen we een prompt, afgeleid van het Engelse werkwoord ‘to prompt’ – aanzetten tot. Eén vaste set van spelregels voor prompting is er niet. Maar er zijn wel enkele algemene basisprincipes die je – ongeacht de tool – het best volgt om tot relevante output te komen.
(Her)bekijk de Learning Snack
“Generatieve AI, zoals ChatGPT, analyseert de tekst die je invoert en voorspelt het meest waarschijnlijke antwoord op basis van training op grote datasets”, legt Lode Huysmans uit. Lode is de AI-expert binnen Cevora en een veelgevraagd spreker. Hij neemt je tijdens zijn Learning Snack mee in de fascinerende wereld van prompting.
Bekijk hier de Learning Snack
De basisprincipes van een doeltreffende prompt
Geef voldoende context
“Jij en je collega’s weten perfect wat je bedrijf doet, wie je klanten en prospects zijn, en hoe je die doorgaans aanspreekt”, legt Lode uit. “Dus geef je je collega de opdracht om een uitnodiging te schrijven voor een klantenevent, dan heeft hij of zij weinig achtergrondinfo nodig. Bij een AI-taalmodel is dat natuurlijk anders: je moet de context gedetailleerd meegeven.”
Om een prompt te structureren, bestaan er verschillende methodes. Aan de hand van het letterwoord ASPECT verlies je geen elementen uit het oog:
- A (Action): geef aan welke actie AI moet uitvoeren.
- S (Steps): specifieer de stappen die AI moet volgen voor die actie.
- P (Persona): bepaal de rol of persoonlijkheid die AI moet aannemen.
- E (Examples): geef voorbeelden van de output die je verwacht.
- C (Context & Constraints): geef aanvullende info en/of elementen om te vermijden.
- T (Tone): geef de gewenste toon voor het antwoord.
Bijvoorbeeld:
“Schrijf als marketingadviseur (P) een voorstel voor een reclamecampagne (A) voor een nieuw ecologisch product. Volg deze stappen: marktanalyse, identificatie van de doelgroep, ontwikkeling van de kernboodschap, selectie van de distributiekanalen (S). De toon moet boeiend en informatief zijn (T). Vermijd het gebruik van te ingewikkelde technische termen (C).”
In de Learning Snack komt nog een tweede promptstructuur aan bod, bekijk het hier.
Deel complexe vragen op in tussenstappen
Vraag je aI in één prompt om een actieplan te maken als oplossing voor probleem X of Y, dan zal dat na enkele seconden uit het systeem rollen. Alleen heb je dan geen zicht op hoe het model tot dat plan gekomen is, welke aannames en redeneringen erachter zitten.
“Daarom raad ik aan stapsgewijs te werken”, legt Lode uit. “Vraag het model daarom eerst om het probleem in kaart te brengen. Vervolgens geef je de instructie om oplossingen te bedenken. Tot slot vraag je om er acties aan te koppelen. Zo hou je zelf controle over de redenering die het systeem volgt. Bovendien kan je bij elke stap ingrijpen, extra info geven, pistes uitsluiten enzovoort.”
Extra tip: gebruik bevestigende formuleringen
Vermijd dubbele negaties of vragen die voor interpretatie vatbaar zijn, want dat kan een verkeerde interpretatie door het taalmodel in de hand werken. Je zal van het ijverige taalmodel altijd een antwoord krijgen, maar je vergroot het risico dat het naast de kwestie is. “Vergelijk het redeneervermogen van een taalmodel met dat van een lagereschoolkind”, stelt Lode. “Eenvoudige, ondubbelzinnige instructies leveren het beste resultaat op.”
Voed het systeem met voorbeelden
Om een antwoord te geven op je vraag, gaat het AI-taalmodel op zoek naar materiaal om te combineren of na te bootsen. Dus toon jij zelf aan de hand van concrete voorbeelden welk resultaat je verwacht, dan zal de relevantie van de output verhogen.
Belangrijk: laad nooit vertrouwelijke gegevens op in een AI-taalmodel, want je weet niet wat het algoritme ermee doet. Maak je input daarom anoniem en schrap ook alle privacygevoelige of vertrouwelijke info.
Geef aan welke toon je verwacht
Wil je bijvoorbeeld een antwoord in formele stijl, dan hou je het best ook je prompt zelf formeel. Geef verder aan op welk taalregister je de output graag wil. Moet het model vakjargon vermijden of net niet?
Ook hier kunnen enkele voorbeelden helpen om het systeem te voeden. Lode: “Spelen met toon en taalregister, daar zijn AI-taalmodellen echt meester in. Dus daag het zeker uit.”
Leg uit in welk format je het antwoord wil
Het vormelijke aspect van de output kan je eveneens naar je hand zetten. Vraag om je antwoord te structureren in een tabel, als stappenplan, in een uitgebreid blogartikel, een rapport ... Geef gerust ook mee hoe je de output binnen het format wil: lijsten met bulletpoints, kernwoorden of -zinnen uitgelicht, maximaal drie alinea’s doorlopende tekst na elkaar enzovoort.
Tot slot nog deze extra tip: levert je prompt toch niet de relevante output op die je verwacht had? Vraag je AI-taalmodel dan om jouw prompt te herformuleren.
Op zoek naar nog meer tips over werken met generatieve AI?
Wij testten 5 gratis e-learnings voor je uit.